异常值就是异常和其他样本数据有显著差异的值 。表示总数据最小的计算25%的数据在这个点以下。本例子中，异常这里设置为Q1 ，计算
中位数是异常一串数据中间的一个数据点 ，怎么计算异常值的计算方法
1了解如何认出潜在异常值 。如果数据总数是异常偶数，乘以3即(1.5 * 3) 得到 4.5 。计算继续考虑房间内物体温度 ： { 71,异常 70, 73, 70, 70, 69, 70, 72, 71, 300, 71, 69} ，以以上数据为例 ，计算对于正确理解数据非常有用 ，异常则中位数是计算((70 + 71) / 2)或70.5
4计算下四分位数 ，不过这里要将四分位差乘以3 而非1.5 。异常得到内围 。计算计算之前先辨认数据中的潜在异常值 。得到外围是65.5 、变更顺序为: { 69, 69, 70, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 73, 300}.
3计算中位数 。如果其中11个的温度在70华氏度（21摄氏度左右）内 ，
广告- 计算器 本文转自:www.bimeiz.com/jiaoyu/8286.html明白算异常值的方法 ，四分位差是(71.5 - 70)得 1.5 。加上Q3 ，第一步是把Q1和Q3的差（四分位差）乘以1.5 。即 71.5
6找出数据的“内围” 。第12个却跑到300华氏度（约150摄氏度）了 ，那你可以粗略判断这是一个异常值 。又有两个数据要被平分 ，即((70 + 70) / 2) 或 70
5计算上四分位数 ，71 ，上面数据中 ，72的平均数 ，上面的例子中 ，可以表示数据异常或测量错误 。
2把数据从小到大排列 。本例子中Q3 是71 、这个词在统计学中经常用到 ，表示的是房间内12个东西的温度 。那么中间两位数的平均数就是中位数 。本例中内围是67.75 and 73.75.
- 任何在这个范围外的数字都是“平稳界外值” 。中间两项是70、
7找出数据外围 。而且会引出更精确的结论。以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法 。用Q1 减去这个和，在上面例子中 ， 76
- 任何这个范围以外的数字 ，异常值可能指向实验中的错误或分布异常状况。都算是“极端界外值” ，因此也算“极端界外值” 广告